一种适合测距应用的数字相位跟踪测量环性能分析

本文介绍了一种新型数字相位跟踪测量环(DPTML)结构，并应用有限状态Markov链理论求解 其稳态 误差和响应时间.通过分析关键部件的抗噪声性能给出了参数选择依据，提出了应用稳态结 果进一步降低输出误差的“稳态平均法”.计算和仿真结果均表明，该DPTML比传统的过零采 样数字锁相环(ZCDPLL)具有更强的抗噪声性能，并有效消除了高信噪比下的“hangup”效 应，缩短了响应时间，更适于测距应用.

一种基于神经网络的LFMCW雷达目标距离提取方法

根据 L FMCW系统的特点 ,提出了一种通过对信号自相关矩阵进行秩 - 1分解的方法来替代传统的 FFT方法 ,以实现对目标距离的超分辨提取 .通过应用 Hopfield神经网络能量函数变换 ,将分解问题转化为一个简单的迭代问题来求解 .文中通过计算机仿真和硬件系统的实际测试研究了它的性能 ,并与 MUSIC、最大熵等其它谱估计方法做了比较 ,结果表明该方法具有更好的信噪比和分辨性能 .

一种消除hangup现象的数字相位跟踪环

为实现对输入信号相位的快速捕捉,提出了一种有效消除高信噪比下hangup现象的数字相位跟踪环(DPTL)并应用有限状态Markov链理论求解其响应时间。计算和仿真结果均表明,环路克服了hangup效应,比常规采用死区(dead zone)量化器的过零采样数字锁相环(ZC-DPLL)具有更短的稳定时间。该DPTL可应用于测距等接收信号频率已知的场合。

Markov跟踪测量环稳态平均输出的误差分析

为分析具有 Markov性的跟踪测量环稳态输出平均值的误差性能 ,导出了不可约有限齐次 Markov链稳态部分和平均值的二阶矩和转移概率矩阵的简明关系 ,并分析了平均次数趋于无穷时的极限情况。在此基础上通过典型例子说明了作者针对跟踪测量应用提出的进一步降低跟踪误差的稳态平均法的有效性。该方法利用已有的稳态输出信息 ,取平均之后作为最终结果。